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Die Festlegung der Salzdosierung (Streudichte) wird in der aktuellen Winterdienstpraxis zumeist vom Einsatzpersonal auf den Fahrzeugen vorgenommen. Das von der Bundesanstalt für Straßenwesen (Bergisch Gladbach, Deutschland) in Auftrag gegebene Pilotprojekt „Automatisch gesteuerte Streustoffausbringung durch Nutzung neuer mobiler Sensoren“ hatte die Minimierung von „subjektiven Faktoren“ bei der Taustoffanwendung zum Ziel. Der Forschungsauftrag knüpfte an das Vorprojekt „Optimierung der Streustoffausbringung – Modell der objektiv notwendigen Streudichten im Straßenwinterdienst“ an und nutzt zusätzlich die Möglichkeiten eines neu entwickelten berührungslosen Sensors. Mit diesem Sensor besteht die Möglichkeit, die Wasserfilmdicke auf der Fahrbahn und den aktuellen Fahrbahnzustand in die Berechnung der optimalen Streudichte einzubeziehen. Die Testinstallationen wurden in den Autobahnmeistereien Greding und Münchberg erprobt. Die Einführung von Assistenzsystemen zur parametergesteuerten Ermittlung der optimalen Streu-dichte sollte als wichtiger Schritt angesehen werden, um den Straßenwinterdienst zukünftig noch wirtschaftlicher, sicherer und mit geringsten Umweltbelastungen durchführen zu können. Die mit den derzeitig verfügbaren technischen Mitteln durchgeführten Feldversuche haben erste Erkenntnisse und Lösungen aufgezeigt. Es wurde aber auch deutlich, dass kurzfristige Lösungen nicht zu erwarten sind. Praxistaugliche Lösungen erfordern Sensoren, die präzise Messwerte liefern und eine noch komplexere Erfassung der Bedingungen auf der Straßenoberfläche. Das kann wahrscheinlich nur mit einer größeren Zahl von Sensoren an einem Fahrzeug kombiniert mit Verfahren der Bilderkennung erfolgen. Damit könnte alles Wesentliche erfasst und ausgewertet werden, was die Fahrer der Winterdienstfahrzeuge heute im Sichtfeld haben, kombiniert mit der Möglichkeit, die numerischen Daten automatisiert zu verarbeiten.
At the end of each year, the German Federal Highway Research Institute (BASt) publishes the road safety balance of the closing year. They describe the development of accident and casualty numbers disaggregated by road user types, age groups, type of road and the consequences of the accidents. However, at the time of publishing, these series are only available for the first eight or nine months of the year. To make the balance for the whole year, the last three or four months are forecasted. The objective of this study was to improve the accuracy of these forecasts through structural time-series models that include effects of meteorological conditions. The results show that, compared to the earlier heuristic approach, root mean squared errors are reduced by up to 55% and only two out of the 27 different data series yield a modest rise of prediction errors. With the exception of four data series, prediction accuracies also clearly improve incorporating meteorological data in the analysis. We conclude that our approach provides a valid alternative to provide input to policy makers in Germany.